1乘3乘3和3乘3乘3卷积核的区别是高度不同。前两个1乘3和3乘3代表的是图像的高和宽,其中的每一格是一个像素点,由于RGB图像有3个颜色通道,所以该图像的channel为3,就是两者最后一个3。一共就是1乘3乘3和3乘3乘3。1乘3乘3卷积核的高度是1,3乘3乘3卷积核的高度是3,所以两者的区别...
不一样,共享权重的作用是在单层间共享。这也就是卷积的解释。。
可以给图像的RGB三个通道的卷积核分别设置不同的权重,三个通道的卷积操作是分开进行的,互不影响,最后...
大尺寸的卷积核可以带来更大的感受野,但也意味着更多的参数,比如5x5卷积核参数(仅考虑w不考虑b)是3x3卷积核的(5*5+1)/(3*3+1)=2.6倍。为此,《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》的作者提出可以用2个连续的3x3卷积层(stride=1)组成的小网络来代替单个的5x5卷积层,(保持感受野范围的...
为什么要使用许多小卷积核(如3x 3 )而不是几个大卷积核? 这在VGGNet的原始论文中得到了很好的解释。 原因有二: 首先,您可以使用几个较小的核而不是几个较大的核来获得相同的感受野并捕获更多的空间上下文,但是使用较小的内核时,您使用的参数和计算量较少。
第二次卷积还用用3*3的卷积的话,第二次卷积的结果就变成了1*1,因此每一个点的感受野是5*5 对应于3次卷积的结果,每一点的感受野就是7*7, 由上式我们可以看出,对于3个3*3卷积后的感受野和一个7*7卷积核卷积的感受野是相同的,我们下面做一个比较,3个3*3卷积的参数要小于一个7*7,这样可以防止过拟合的...
在VGG中,使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核,使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核,这样做的主要...
已知卷积神经网络输入图像的尺寸为28x28x3,卷积核的大小为3x3x3,卷积核的个数为8,卷积步幅Stride=1,填充值padding=1,则输出的特征图尺寸为是? A、13 宽、13 高、8 深 B、13 宽、28 高、8 深 C、28 宽、28 高、8 深 D、28 宽、13 高、8 深 点击查看答案进入小程序搜题 你可能喜欢 对于第120...
在CNN中,进行卷积操作时一般会以卷积核模块的一个位置为基准进行滑动,这个基准通常就是卷积核模块的中心。若卷积核为奇数,卷积锚点很好找,自然就是卷积模块中心,但如果卷积核是偶数,这时候就没有办法确定了,让谁是锚点似乎都不怎么好。 上述例子都只包含一个输入通道。实际上,大多数输入图像都有 RGB 3个通道。
利用information erosion hypothesis量化分析了偶数卷积核中出现的shift problem,并且通过在feature maps的four sides使用symmetric padding缓解了这种shift problem。 symmetric padding的优点: 推广了偶数卷积核的使用at little computational cost 使偶数卷积outperform 3×3 kernels in image classification and generation tasks...